开始,我默认安装了MySQL8,但是在测试的时候发现通过Hibernate连接之前的MySQL5.7的代码运行在连接新版本的库的时候发生异常,出于时间原因没有深度排查 但是我严重怀疑是版本匹配问题,为了能够快速使用,我选择回退到之前的5.7 整个经历: 安装默认的MySQL8 添加MySQL Yum存储库 https://dev.mysql.com/downloads/repo/yum/ 进入这个网站下载默认给的版本8文件 上传到服务器,当然也可以复制URL,使用wget进行下载 安装下载的发行

Table of Contents 1. MHA简介 1.1. 功能 1.2. MHA切换逻辑 1.3. 工具 2. 环境 2.1. 软件 2.2. 环境 3. Mysql 主从复制 3.1. Mysql数据同步方式 3.1.1. 异步复制(Asynchronous replication) 3.1.2. 全同步复制(Fully synchronous replication) 3.1.3. 半同步复制(Semisynchronous replication) 3.2. 搭建Mysql 主从架构

单表扫描,MySQL索引选择不正确 并 详细解析OPTIMIZER_TRACE格式     一 表结构如下:  万行 CREATE TABLE t_audit_operate_log (  Fid bigint(16) AUTO_INCREMENT,  Fcreate_time int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',  Fuser varchar(50) DEFAULT '',  Fip bigint(16) DEFAULT NULL,  Foperate_

How to create multiple mysql instance in CentOS 6.4 and Red Hat 6.4 from:http://sharadchhetri.com/2013/12/02/create-multiple-mysql-instance-centos-6-4-red-hat-6-4/ December 2, 2013 by sharad chhetri 6 Comments In this tutorial we will learn about how

Mysql 分组选择 在其他的数据库中我们遇到分组选择的问题时,比如在分组中计算前10名的平均分 我们可以使用row_number()over() 比较方便的得到. 但是在mysql中,问题就被抛了出来,因为mysql并没有一个rownum内建数据元组访问方式. 在这里我提供三种方式来尝试解决 一．最基础的union的方式,放弃分组,采用union方式将多条查询的结果集放在一起做后续操作.   虽然我们可以在程序中预先获取所有分组,循环拼凑sql语句,但是这依然是很繁琐费时的,而且在目标需要分的

一 表结构如下: CREATE TABLE t_audit_operate_log (  Fid bigint(16) AUTO_INCREMENT,  Fcreate_time int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',  Fuser varchar(50) DEFAULT '',  Fip bigint(16) DEFAULT NULL,  Foperate_object_id bigint(20) DEFAULT '0',  PRIMARY KEY (Fi

This article will walk through you the process of installing and updating latest MySQL 5.7.9 version onRHEL/CentOS 7/6/5 and Fedora 23/22/21 using MySQL Yum repository via YUM utility. Step 1: Adding the MySQL Yum Repository 1. We will use official M

一 表结构如下:  万行 CREATE TABLE t_audit_operate_log (  Fid bigint(16) AUTO_INCREMENT,  Fcreate_time int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',  Fuser varchar(50) DEFAULT '',  Fip bigint(16) DEFAULT NULL,  Foperate_object_id bigint(20) DEFAULT '0',  PRIMARY KEY

先来看一个栗子 EXPLAIN select * from employees where name > 'a'; 如果用name索引查找数据需要遍历name字段联合索引树,然后根据遍历出来的主键值去主键索引树里再去查出最终数据,成本比全表扫描还高. 可以用覆盖索引优化,这样只需要遍历name字段的联合索引树就可以拿到所有的结果. EXPLAIN select name,age,position from employees where name > 'a'; 可以看到通过select出的字段

选择更小的数据类型:一般情况下,应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型.更小的数据类型通常更快,它们占用更少的磁盘.内存和CPU缓存,并且处理时需要的CPU周期也更少.但是要确保没有低估需要存储的值的范围 尽量选择简单的数据类型:简单数据类型的操作通常需要更少的CPU周期,例如整型比字符操作代价更低,因为字符集和校对规则(排序规则)使字符比较比整型比较更复杂(eg:存储日期和时间应该使用MYSQL内建的类型(date,time,datetime)而不是字符串:存储IP地址应该用整型) 尽量避

1.前言 CentOS(Community ENTerprise Operating System)是Linux发行版之一,它是来自于Red Hat Enterprise Linux依照开放源代码规定释出的源代码所编译而成.CentOS是架构LAMP(Linux+Apache+PHP+MySQL)的理想操作系统,具有较高的稳定性.本文以CentOS为例介绍linux系统下yum安装Apache+PHP+MySQL的方法.   2.准备工作 2.1.登录服务器 登录远程服务器,如果您的服务器在本地

MySQL is an open-source relational database. For those unfamiliar with these terms, a database is where an application keeps its data, and relational refers to how the data is organized and accessed within the database. SQL refers to the language use

点击图片,可查看大图.    介绍   情况:如果你的表结构设计不良或你的索引设计不佳,那么请你优化你的表结构设计和给予合适的索引,这样你的查询性能就能提高几个数量级.——数据越大,索引的价值越能体现出来.   我们要提高性能,需要考虑的因素: 1.设计架构 2.设计索引 3.评估查询性能 今天要讲的是表列的设计,暂不谈索引设计.我会在下一章讲索引设计.   选择数据类型   选择正确的数据类型,对于提高性能至关重要. 下面给出几种原则,有利于帮助你选择何种类型.   1.更小通常更好. 使用最

MySQL支持的数据类型很多,选择正确的数据类型对于 获得高性能至关重要.在选择时有个简单的原则有助于做出更好的选择. 简单的原则: A.通常最小的是最好的 因为这样可以用更少的磁盘.内容.CPU缓存,大大减少IO开销. B.简单就好 简单的数据类型操作通常需要更少的CPU周期.例如,整型比字符操作代价更小,因为字符集和校对规则(排序规则)使它比整型更复杂.比如应该使用MySQL内建的类型而不是使用字符型来存储日期和时间. C.尽量避免使用NULL NULL是列默认的属性,通常我们要指定为NOT

对于如何选择存储引擎,可以简答的归纳为一句话:“除非需要用到某些INNODB 不具备的特性,并且没有其他办法可以替代,否则都应该选择INNODB 引擎”.例如:如果要用到全文索引,建议优先考虑INNODB加上Sphinx的组合,而不是使用支持全文索引的myisam.当然,如果不需要用到InnoDB的特性,同时其他引擎的特性能够更好的满足需求,也可以考虑一下其他存储引擎.举个例子,如果不在乎可扩展能力和并发能力,也不在乎崩溃后的数据丢失问题,却对InnoDB的空间占用比较敏感,这种场合下选择MyI

索引选择性就是结果个数与总个数的比值. 用sql语句表示为: SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name/SELECT COUNT(*) FROM table_name 一般来说(例如书 “SQL Tuning“),如果选择性超过 20% 那么全表扫描比使用索引性能更优. 但MySQL是没有计算索引的选择性的,只是预测逻辑IO操作的数量,因此对于MySQL索引要慎重选择. 举个栗子,tinyint类型的列,用以保存性别,就算用上“保密”和“

我们怎么选择合适的引擎?这里简单归纳一句话:"除非需要用到某些InnoDB不具备的特性,并且没有其他办法可以替代,否则都应该优先选择InnoDB引擎." 除非万不得已,否则不建议混合使用多种存储引擎,否则可能带来一系列复杂的问题以及一些潜在的BUG. 使用不同引擎考虑的几大因素:    1.事务            如果需要事务支持,那么InnoDB或者XtraDB目前最稳定.如果不需要事务且主要是SELECT和INSERT操作,MyISAM是不错的选择. 2.备份         

现象 新建了一张员工表,插入了少量数据,索引中所有的字段均在where条件出现时,正确走到了idx_nap索引,但是where出现部分自左开始的索引时,却进行全表扫描,与MySQL官方所说的最左匹配原则"相悖". 数据背景 CREATE TABLE `staffs` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT

8.选择合适的数据类型8.1 CHAR与VARCHAR CHAR固定长度的字符类型,char(n) 当输入长度不足n时将用空格补齐,char(n)占用n个字节,CHAR类型输出时会截断尾部的空格,即使是数据值尾部的空格也将会被截断.CHAR处理速度要快于VARCHAR. VARCHAR可变长度的字符类型,varchar(n) 当输入长度不足n时不用补齐,varchar(n)占用实际长度+1个字节,+1个字节是因为VARCHAR值后需要加一个字符串结尾符.VARCHAR类型输出时会截断字符串结尾符

最近有个项目的功能模块,为了处理方便,需要操作集合类型的数据以及其他原因.考虑再三最终决定放弃使用MySQL,而选择MongoDB. 两个数据库,大家应该都不陌生.他们最大的区别就是MySQL为关系型数据库,而MongoDB为非关系型数据库.常见的关系型数据库有:MySQL.Oracle.DB2.SQL Server.Postgre SQL等,非关系型数据库有MongoDB.Redis.Memcached.HBse等等. 1.关系型数据库? 非关系型数据库? 关系型数据库可以理解为依赖一个模型来